图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待评估图像和待评估图像的用户评估需求提示信息；将待评估图像和用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到图像质量评估模型输出的待评估图像的图像质量评分；图像质量评估模型是根据图像样本及对应的用户评估需求提示信息样本训练得到的；用户评估需求提示信息样本包括图像样本对应的图像质量评估分数标签。本发明专利技术可以有针对性地对待评估图像进行图像质量评估和评分，提升图像质量评估的场景适应性，同时，可以在不用模型微调的情况下，通过极少量的提示信息对未知的评估需求达到很好的迁移能力，大大降低了图像质量评估模型在全新评估需求的迁移成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像质量评估，尤其涉及一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、图像质量评估(image quality assessment，iqa)技术被广泛应用在各种成像领域中。近年来，随着深度学习(deep learning，dl)的发展，越来越多基于dl的无参考图像质量评估(nr-iqa)模型被提出，这些模型在性能和泛化能力上取得了显著的提升。

2、虽然，目前在模型结构、数据集重构等方面提出了很多有意义的iqa模型，但这些模型都存在一个普遍的问题，即无法对其他未知iqa评估需求进行感知，当外部用户评估需求发生变化时，现有iqa模型无法准确地进行图像质量评分，场景适应性差。

3、因此，如何更好地实现图像质量评估已经成为业界亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，用以更好地实现图像质量评估。

2、本专利技术提供一种图像质量评估方法，包括：

3、获取待评估图像和所述待评估图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述图像质量评估模型包括编码器、特征融合模块和回归器；所述将所述待评估图像和所述用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估图像的图像质量评分，包括：

3.根据权利要求1或2任一项所述的图像质量评估方法，其特征在于，在所述将所述待评估图像和所述用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估图像的图像质量评分之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的图像质量评估方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述图像质量评估模型包括编码器、特征融合模块和回归器；所述将所述待评估图像和所述用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估图像的图像质量评分，包括：

3.根据权利要求1或2任一项所述的图像质量评估方法，其特征在于，在所述将所述待评估图像和所述用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估图像的图像质量评分之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述利用所述多组训练样本，对图像质量评估模型进行训练，包括：

5.根据权利要求3所述的图像质量评估方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李兵，陈泽文，王隽，胡卫明，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：